基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模

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1、第６０卷第１２期化工学报Ｖｏｌ．６０Ｎｏ．１２２００９年１２月ＣＩＥＳＣＪｏｕｒｎａｌＤｅｃｅｍｂｅｒ２００９檭殐檭檭檭檭殐檭檭研究论文檭基于差分进化粒子群混合优化檭殐檭檭檭檭殐檭算法的软测量建模陈如清（嘉兴学院机电工程学院，浙江嘉兴３１４００１）摘要：针对乙烯生产过程中，用传统方法难以直接完成对乙烯收率的在线测量的问题，提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法，建立了乙烯收率软测量建模。改进算法将优化过程分成两阶段，两分群分别采用粒子群算法和差分进化算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子进行算法局部收敛性判断，通过两个群体间的信息交流阻

2、止算法陷入局部最优。对高维复杂函数寻优测试表明，算法的整体优化性能均强于基本粒子群算法和差分进化算法。应用结果表明，基于改进算法的软测量模型具有测量精度较高、泛化性能较好等优点。关键词：乙烯收率；软测量建模；差分进化算法；混合优化算法中图分类号：ＴＰ２７４文献标识码：Ａ文章编号：０４３８－１１５７（２００９）１２－３０５２－０６犛狅犳狋狊犲狀狊狅狉犿狅犱犲犾犻狀犵犫犪狊犲犱狅狀犱犻犳犳犲狉犲狀狋犻犪犾犲狏狅犾狌狋犻狅狀狆犪狉狋犻犮犾犲狊狑犪狉犿狅狆狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀犫犪狊犲犱犺狔犫狉犻犱狅狆狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀犪犾犵狅狉犻狋犺犿犆犎犈犖

3、犚狌狇犻狀犵（犛犮犺狅狅犾狅犳犕犲犮犺犪狀犻犮犪犾犪狀犱犈犾犲犮狋狉犻犮犪犾犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犑犻犪狓犻狀犵犆狅犾犾犲犵犲，犑犻犪狓犻狀犵３１４００１，犣犺犲犼犻犪狀犵，犆犺犻狀犪）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｅｔｈｙｌｅｎｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｅｔｈｙｌｅｎｅｙｉｅｌｄｃａｎｎｏｔｂｅｍｅａｓｕｒｅｄｏｎｌｉｎｅ狏犻犪ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．Ｔｏｒｅｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｏｖｅｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＤＥ）ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉ

4、ｏｎ（ＰＳＯ）ｂａｓｅｄｈｙｂｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＤＥＰＳＯ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｎａｓｏｆｔｓｅｎｓｏｒｍｏｄｅｌｆｏｒｒｅａｌｔｉｍｅｍｅａｓｕｒｉｎｇｅｔｈｙｌｅｎｅｙｉｅｌｄｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗａｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏｐｈａｓｅｓａｎｄｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗｅｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｗｏｓｕｂｓｗａｒｍｓ，ｏｎｅｓｕｂｓｗａｒｍｓｅａｒｃｈｅｄ狏犻犪ＰＳＯａｎｄｔｈｅｏｔｈｅｒｓｅａｒｃｈｅｄ狏犻犪ＤＥａｔｔ

5、ｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎｓｐｅｅｄｆａｃｔｏｒｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｊｕｄｇｉｎｇｌｏｃａｌｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｉｔｅｒａｔｉｏｎ，ｗｉｔｈｔｗｏｓｕｂｓｗａｒｍｓｅｘｃｈａｎｇｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｅａｃｈｉｔｅｒａｔｉｏｎｔｏａｖｏｉｄｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｅｓｔｏｎｓｅｖｅｒａｌｃｏｍｐｌｅｘｆｕｎｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ

6、ｐｅｒｆｏｒｍｅｄｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｓｔａｎｄａｒｄＰＳＯａｎｄＤＥｉｎｗｈｏｌｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｏｆｔｓｅｎｓｏｒｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｄｈｉｇｈｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｓｗｅｌｌａｓｇｏｏｄｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｅｔｈｙｌｅｎｅｙｉｅｌｄ；ｓｏｆｔｓｅｎｓｏｒｍｏｄｅｌ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎ；ｈｙｂｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚ

7、ａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ生产企业，乙烯收率是衡量乙烯装置效能的重要经引言济技术指标。乙烯原料费用约占生产成本的７０％乙烯是石油化工的主要代表产品之一，在乙烯以上，提高乙烯收率降低单位产品的原料消耗，能２００９－０４－１２收到初稿，２００９－０５－２３收到修改稿。犚犲犮犲犻狏犲犱犱犪狋犲：２００９－０４－１２．联系人：陈如清（１９７９—），男，博士，讲师。犆狅狉狉犲狊狆狅狀犱犻狀犵犪狌狋犺狅狉：Ｄｒ．ＣＨＥＮＲｕｑｉｎｇ，ｒｕｑｉｎｇ２００２＠１６３．ｃｏｍ第１２期陈如清：基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模·３０５３·大幅度降低单

8、位产品的成本，从而提升企业的竞争和压力等，而且很多因素是同时起作用，任何时刻［１］力。不管采取什么措施提高乙烯收率，其前提是乙烯收率都受多种因素叠加影响。提高乙烯收率的［１］要解